정보사회와디지털문화 빅 데이터를 활용함으로써 그를 통해 소비자들이 어떤 편리함을 얻을 수 있었으며, 빅 데이터의 활용으로 인해 소비자들의 프라이버시가 침해될 위험성에는 어떤 것이 있는지 분석해 보시오
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방송통신대 과제물 정보
개설학과 | 미디어영상학과 | 개설학년 | 2학년 | 교과목명 | 정보사회와디지털문화 |
---|---|---|---|---|---|
개설학과 | 문화교양학과 | 개설학년 | 4학년 | 교과목명 | 정보사회와디지털문화 |
공통 | 교재 2장에 보면 빅 데이터에 대한 언급이 나옵니다. 현재 우리 사회에서 활용된 빅 데이터의 사례를 찾아 보십시오. 그리고 이처럼 빅 데이터를 활용함으로써 그를 통해 소비자들이 어떤 편리함을 얻을 수 있었으며, 빅 데이터의 활용으로 인해 소비자들의 프라이버시가 침해될 위험성에는 어떤 것이 있는지 분석해 보시오.(30점) |
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정보사회와디지털문화
교재 1장에 보면 빅 데이터에 대한 언급이 나옵니다. 현재 우리 사회에서 활용된 빅 데이터의 사례를 찾아보십시오. 그리고 이처럼 빅 데이터를 활용함으로써 그를 통해 소비자들이 어떤 편리함을 얻을 수 있었으며, 빅 데이터의 활용으로 인해 소비자들의 프라이버시가 침해될 위험성에는 어떤 것이 있는지 분석해 보시오.(30점)
- 목차
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서론
본론
1, 인공지능과 데이터마이닝
2, 빅데이터(Big Data)의 활용 3, 빅데이터(Big Data)와 속도4, 빅데이터의 발달 영역
5, 국내 빅데이터 활용 사례
6, 개인정보와 프라이버시에 대한 고찰
결론
참고문헌
- 본문내용
-
본론
1, 인공지능과 데이터마이닝
‘지능’에서의 혁신으로 볼 수 있는 ‘인공지능’은 인간처럼 사고하고 감지하며 행동하도록 설계된 알고리즘 체계라고 말할 수 있다. 알고리즘 체계를 단순하게 정리하면 다음과 같다. 검색 엔진 등을 통해 수집된 방대한 데이터를 기반으로 하여 이를 분류하고 그 안에서 연관성이나 패턴을 파악하는 역할이다. 기존 컴퓨터는 인간의 연산능력을 배가하는 것만으로도 사회를 크게 변화시켜왔다. 하지만 빅데이터 시대는 여기에 기계학습(machine learning)을 가능하게 하여 인공지능 스스로 학습하는 방식으로 진화하였다. 특히 최근에는 생물학적 신경망의 작동 방식을 모방한 딥러닝(deep learning) 알고리즘으로 발전하였다. 이러한 방법이 가능한 이유는 컴퓨터의 비약적인 발전과 모바일 시대에 따른 폭발적인 데이터 량의 증가 때문이다.여기서 머신러닝과 딥러닝의 차이를 간단하게 설명하면 다음과 같다. 머신러닝은 특정 업무를 처리하는 컴퓨터 프로그래밍 접근법이 아니라 ‘러닝’ 즉 ‘학습’에 초점이 맞춰져 있다. 머신러닝은 복잡한 알고리즘을 이용해 대량의 데이터를 분석해 그 중 패턴을 인식하고, 그것을 바탕으로 예측한다. 딥러닝은 컴퓨터의 지능을 한 차원 더 올려놓는 역할을 한다. 대량의 데이터와 컴퓨팅 기술을 활용해 심층신경망(Deep Neural Networks)을 구현한다. 심층신경망의 기본 원리는 인간 두뇌의 연결성을 모방해 데이터 세트를 분류하고, 데이터 간 상관관계를 찾아내는 것이다. 여기에서는 인간의 도움 없이도 새롭게 발견한 지식을 바탕으로 기계는 다른 데이터 세트에 통찰력을 적용한다.
- 참고문헌
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이성춘, 임양수(2011) Big Data, 미래를 여는 열쇠 , KT경제경영연구소
방송통신위원회(2011년) 스마트워크 활성화 추진계획
다음카페, 빅 데이터(Bigdata) 개념 & 활용분야 & 문제점 & 미래, 다송원
정용찬(2012) 빅 데이터 혁명과 미디어 정책 이슈, 정보통신정책연구원
장영재(2012) 아마존닷컴, 현대의 서점 아저씨, 경영학 콘서트, 비즈니스북스
글로벌 전자책시장 실태와 관련 산업 동향(급성장하는 MID 단말 시장), 데이코산업연구소, 2010
삼성 SDS, 빅데이터시대 의료 바이오분야 빅데이터 분석 활용 사례
박재천, ifs post, 데이터 3법 개정, 그 의미와 과제, 국가미래연구원 연구위원, 2020
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